用 kNN 算法预测豆瓣电影用户的性别，knn豆瓣,利用较为活跃的274位豆

用 kNN 算法预测豆瓣电影用户的性别，knn豆瓣,利用较为活跃的274位豆

摘要

本文认为不同性别的人偏好的电影类型会有所不同，因此进行了此实验。利用较为活跃的274位豆瓣用户最近观看的100部电影，对其类型进行统计，以得到的37种电影类型作为属性特征，以用户性别作为标签构建样本集。使用kNN算法构建豆瓣电影用户性别分类器，使用样本中的90%作为训练样本，10%作为测试样本，准确率可以达到81.48%。

实验数据

本次实验所用数据为豆瓣用户标记的看过的电影，选取了274位豆瓣用户最近看过的100部电影。对每个用户的电影类型进行统计。本次实验所用数据中共有37个电影类型，因此将这37个类型作为用户的属性特征，各特征的值即为用户100部电影中该类型电影的数量。用户的标签为其性别，由于豆瓣没有用户性别信息，因此均为人工标注。

数据格式如下所示：

X1,1，X1,2，X1,3，X1,4……X1,36，X1,37，Y1
X2,1，X2,2，X2,3，X2,4……X2,36，X2,37，Y2
…………
X274,1，X274,2，X274,3，X274,4……X274,36，X274,37，Y274

示例：

0,0,0,3,1,34,5,0,0,0,11,31,0,0,38,40,0,0,15,8,3,9,14,2,3,0,4,1,1,15,0,0,1,13,0,0,1,1 0,1,0,2,2,24,8,0,0,0,10,37,0,0,44,34,0,0,3,0,4,10,15,5,3,0,0,7,2,13,0,0,2,12,0,0,0,0

像这样的数据一共有274行，表示274个样本。每一个的前37个数据是该样本的37个特征值，最后一个数据为标签，即性别：0表示男性，1表示女性。

kNN算法

k-近邻算法（KNN），是最基本的分类算法，其基本思想是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。

算法原理：存在一个样本数据集合（训练集），并且样本集中每个数据都存在标签（即每一数据与所属分类的关系已知）。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较（计算欧氏距离），然后提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般会取前k个最相似的数据，然后取k个最相似数据中出现次数最多的标签（分类）最后新数据的分类。

在此次试验中取样本的前10%作为测试样本，其余作为训练样本。

首先对所有数据归一化。对矩阵中的每一列求取最大值（max_j）、最小值（min_j)，对矩阵中的数据X_j，
X_j=(X_j-min_j)/(max_j-min_j) 。

然后对于每一条测试样本，计算其与所有训练样本的欧氏距离。测试样本i与训练样本j之间的距离为：
distance_i_j=sqrt((Xi,1-Xj,1)^2+(Xi,2-Xj,2)^2+……+(Xi,37-Xj,37)^2) ，
对样本i的所有距离从小到大排序，在前k个中选择出现次数最多的标签，即为样本i的预测值。

实验结果

首先选择一个合适的k值。 对于k=1,3,5,7，均使用同一个测试样本和训练样本，测试其正确率，结果如下表所示。

表1 选取不同k值的正确率表

k	1	3	5	7
测试集1	62.96%	81.48%	70.37%	77.78%
测试集2	66.67%	66.67%	59.26%	62.96%
测试集3	62.96%	74.07%	70.37%	74.07%
平均值	64.20%	74.07%	66.67%	71.60%

由上述结果可知，在k=3时，测试的平均正确率最高，为74.07%，最高可以达到81.48%。

上述不同的测试集均来自同一样本集中，为随机选取所得。

Python代码

这段代码并非原创，来自《机器学习实战》（Peter Harrington，2013），并有所改动。

Python

#coding:utf-8

from numpy import *
import operator

def classify0(inX, dataSet, labels, k):
    dataSetSize = dataSet.shape[0]
    diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet
    sqDiffMat = diffMat**2
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
    distances = sqDistances**0.5
    sortedDistIndicies = distances.argsort()     
    classCount={}          
    for i in range(k):
        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1
    sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    return sortedClassCount[0][0]

def autoNorm(dataSet):
    minVals = dataSet.min(0)
    maxVals = dataSet.max(0)
    ranges = maxVals - minVals
    normDataSet = zeros(shape(dataSet))
    m = dataSet.shape[0]
    normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m,1))
    normDataSet = normDataSet/tile(ranges, (m,1))   #element wise divide
    return normDataSet, ranges, minVals

def file2matrix(filename):
    fr = open(filename)
    numberOfLines = len(fr.readlines())         #get the number of lines in the file
    returnMat = zeros((numberOfLines,37))       #prepare matrix to return
    classLabelVector = []                       #prepare labels return   
    fr = open(filename)
    index = 0
    for line in fr.readlines():
        line = line.strip()
        listFromLine = line.split(',')
        returnMat[index,:] = listFromLine[0:37]
        classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
        index += 1
    fr.close()
    return returnMat,classLabelVector

def genderClassTest():
    hoRatio = 0.10      #hold out 10%
    datingDataMat,datingLabels = file2matrix('doubanMovieDataSet.txt')       #load data setfrom file
    normMat,ranges,minVals=autoNorm(datingDataMat)
    m = normMat.shape[0]
    numTestVecs = int(m*hoRatio)
    testMat=normMat[0:numTestVecs,:]
    trainMat=normMat[numTestVecs:m,:]
    trainLabels=datingLabels[numTestVecs:m]
    k=3
    errorCount = 0.0
    for i in range(numTestVecs):
        classifierResult = classify0(testMat[i,:],trainMat,trainLabels,k)
        print "the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, datingLabels[i])
        if (classifierResult != datingLabels[i]):
            errorCount += 1.0
    print "Total errors:%d" %errorCount
    print "The total accuracy rate is %f" %(1.0-errorCount/float(numTestVecs))